package com.zhupf.dynamic;

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 * @author zhupf
 * @date 2024年11月06日 10:34
 * @Description
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 * 1143. 最长公共子序列
 *
 * 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
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 * 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
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 * 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
 * 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
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 *
 * 示例 1：
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 * 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
 * 示例 3：
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "def"
 * 输出：0
 * 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
 */
public class LongestCommonSubsequence {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(longestCommonSubsequence("abc", "abc"));
    }

    public static int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int max = 0;
        char[] ch1 = text1.toCharArray();
        char[] ch2 = text2.toCharArray();
        int[][] dp = new int[ch1.length + 1][ch2.length + 1];
        for (int i = 1; i <= ch1.length; i++) {
            for (int j = 1; j <= ch2.length; j++) {
                if (ch1[i - 1] == ch2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                    max = Math.max(max, dp[i][j]);
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]);
                }
            }
        }
        return max;
    }
}
